在这个小插图中，我们将构建一个闪亮的应用程序来可视化RangeSummarizedExperiment使用epivizrChart。由于epiviz可视化库是建立在web组件框架之上的，它可以与大多数支持HTML的框架集成。

用于小插图的示例数据集。

数据(sumexp)

我们创建了一个环境元素来可视化全基因组数据。然后我们想象癌症而且正常的的值。SummarizedExperiment对象。

epivizEnv <- epivizEnv(interactive = TRUE) scatterplot <- epivizEnv$plot(sumexp, datasource_name=" sumexp "， columns=c("癌症"，"正常"))

在看完基因组数据后，如果你有兴趣进一步探索基因组的特定区域，我们可以创建一个链接到该基因组位置的导航元素。我们可以在这个区域绘制额外的注释/数据图表/轨迹。

epivizNav <- epivizNav(chr="chr11"， start=118000000, end=121000000, parent=epivizEnv, interactive = TRUE) genes_track <- epivizNav$add_genome(Homo。智人,datasource_name =“基因”)

##创建基因注释(可能需要一点时间)

403基因被删除，因为它们在同一参考序列的两条链上或多个参考序列上都有外显子，因此不能由单个基因组范围表示。##使用'single.strand.genes。only=FALSE'来获取一个## GRangesList对象中的所有基因，或者使用suppressMessages()来抑制该消息。

## 'select()'返回键和列之间的1:1映射

# region_scatterplot <- epivizNav$plot(sumexp, datasource_name=" sumexp "， columns= " sumexp "， "normal")) region_linetrack <- epivizNav$plot(sumexp, datasource_name=" sumexp "， "normal")， chart="LineTrack")

最后，我们可以将这些组件嵌入到Shiny App中。

app <- shinyApp(ui=fluidPage(uiOutput("epivizChart"))， server=function(输入，输出，会话){output$epivizChart <- renderUI({epivizEnv$render_component(shiny=TRUE)}) epivizEnv$register_shiny_handler(session)}